A.變量代換
B.離散化
C.聚集
D.估計遺漏值
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A.根據(jù)內(nèi)容檢索
B.建模描述
C.預(yù)測建模
D.尋找模式和規(guī)則
A.探索性數(shù)據(jù)分析
B.建模描述
C.預(yù)測建模
D.尋找模式和規(guī)則
A.頻繁模式挖掘
B.分類和預(yù)測
C.數(shù)據(jù)預(yù)處理
D.數(shù)據(jù)流挖掘
以下兩種描述分別對應(yīng)哪兩種對分類算法的評價標(biāo)準(zhǔn)？（）
（1）警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少個是小偷的標(biāo)準(zhǔn)。
（2）描述有多少比例的小偷給警察抓了的標(biāo)準(zhǔn)。
A.Precision，Recall
B.Recall，Precision
C.Precision，ROC
D.Recall，ROC
最新試題
完整性，一致性，時效性，唯一性，有效性，準(zhǔn)確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個維度指標(biāo)。
數(shù)據(jù)索引是保證數(shù)據(jù)處理高性能的軟件角度的一種手段，不做數(shù)據(jù)索引的數(shù)據(jù)訪問是線性訪問，但是做了索引的數(shù)據(jù)訪問會成倍的降低訪問時間。
當(dāng)MAP中使用的先驗是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗時，MAP估計等于ML估計。
公司內(nèi)部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。
小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計算機手段來完成。
選擇用于k均值聚類的聚類數(shù)k的一種好方法是嘗試k的多個值，并選擇最小化失真度量的值。
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問題。
數(shù)據(jù)復(fù)制或者備份均是為了從提高數(shù)據(jù)并發(fā)這個角度來設(shè)計和實現(xiàn)的。
數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過定時的方式不斷地觸發(fā)，才能源源不斷地獲取對應(yīng)的數(shù)據(jù)。
給定用于2類分類問題的線性可分離數(shù)據(jù)集，線性SVM優(yōu)于感知器，因為SVM通常能夠在訓(xùn)練集上實現(xiàn)更好的分類精度。